汽车上云的不可逆之路

文 | 脑洞汽车

如果你买了一辆带智能驾驶的车，它的自动驾驶系统每天都在学习新的技能，车载语音助手背后是千亿级参数的大模型，甚至电池管理中心也要实时接收优化指令。他们每天产生的千万级数据，都离不开汽车云。

汽车云，顾名思义，就是专为汽车行业打造的云计算服务，涵盖数据存储、算力支持、AI训练、车联网协同等核心功能。

它的崛起，实际顺应了汽车市场的更新换代。从传统燃油车到新能源汽车、智能驾驶汽车，新时代车企向前发展的每一步，都离不开云厂商的支撑。

那么，为什么汽车必须上云？云计算厂商又该如何抓住这一波红利呢？

车之变驱动云登场

汽车云，本质上是一个基于云计算技术的数字化生态平台，就像智能汽车的“外接大脑”，贯穿研发、生产、销售、服务等汽车的全生命周期。它通过海量数据的存储、处理和分析能力，支撑智能驾驶、车联网、车路协同等核心功能。

中国汽车云服务平台主要分为IaaS、PaaS、SaaS层，分别负责设计生产、售后和销售消费等环节。

但为什么现在的车要用云，以前的车就不用呢？

这还要从用户的需求谈起。

十年前买车，我们关心的是发动机性能和真皮座椅。现在年轻人选车，第一个问题往往是：“这车的系统好用吗？能远程升级吗？”

消费者对现代汽车的呼唤超越了原本的驾驶功能。传统汽车就像功能机，所有能力出厂时就固定了。而现在的智能汽车更像长了四个轮子的智能手机，可以通过云端升级不断获得新功能。

用户的第一个需求是解放双手，即自动驾驶。而自动驾驶的升级伴随着算力需求的指数级增长，模型训练需千卡GPU集群。一辆L4级自动驾驶汽车每天可能产生10TB以上的训练数据，相当于连续拍摄4K视频20小时。如果车企自己处理，则需要花上千万建设计算中心，而云厂商提供按需租赁服务，成本下降至少90%。

与智驾相伴的是智能交互能力，远程控制、智能导航、语音识别等功能需要强大的数据处理和存储能力，如AI大模型上车后的交互次数飙升。DeepSeek等开源模型上车成为主流趋势，5G等毫秒级低延时技术又大大降低了传输时延。智能座舱交互越自然，效率越高，车载系统产生的数据量就越庞大。用户需求的上探给车企带来了高额处理费用，云端GPU成本的下降恰巧填补了这一空缺。

但是车的智能化发展又带来了另一个问题——安全。

未来每一辆车都是无人驾驶了，车主不用再看车流量和红绿灯了，那安全怎么保证？消费者对安全的需求催生了一个叫车联网的概念。顾名思义，车联网（V2X）的核心是让车与周围的一切（其他车、红绿灯、行人、云端）实时通信，而如此庞大的实时数据处理就不得不交给云端了。云计算相当于车联网的大脑和记忆库，帮助汽车探测路况、优化路线、实时预警。

从驾驶到交互到安全，消费者汽车需求之变驱动车之变，而车之变又带来了数存算的指数级激增。

单车日增数据从传统车型的MB级跃升到智能驾驶的TB级，需云端分布式存储；自动驾驶模型训练算力需求暴涨，需千卡GPU集群，本地算力无法满足；为了保障安全，车联网通信时延需低于毫秒级，依赖云端边缘计算节点。

汽车的智能化、网络化呼唤着云登场，而5G、边缘计算等现代技术保障了云落地。但细分到新能源汽车等具体场景，汽车云还需要进一步升级。

新场景呼唤云升级

随着汽车自身的更新迭代，云厂商也面临着巨大的挑战。新能源、自动驾驶、传统车企转型升级都呼唤着云厂商更强大的数据计算和处理能力。

新能源的三电系统每秒产生数百个传感器数据，数TB高频数据交互需要云端数据管理，提前预警故障。蔚来就采用了端用融合的电池管理系统，车端负责监控采集数据，云端根据算法优化电池充电曲线、延长寿命。

自动驾驶研发阶段需海量算力支持，上路后智驾搭载了摄像头、激光雷达等传感器，也会产生海量数据。云厂商需要升级能力帮助车企高效处理、存储这些数据，进行仿真测试。

今天的汽车行业进入了“软件定义汽车”的时代，一汽大众等传统车企也紧跟潮流，进行数字化转型。在线地图实时更新、OTA升级和手机APP远程控车都离不开云端的数据支持和更新。传统汽车的生产售后记录也会同步在云端，减少人工成本。

但现在的云计算厂商还不能做到十全十美，走向真正的智能化时代，还要绕过安全、隐私、算力集群建设三座门槛。

汽车安全无小事，云计算基础设施最先要保证的就是稳定性。云端服务一旦中断，车辆无法实时接收到交通信息，可能造成无法挽回的安全隐患。优化技术、保证云服务平台的持续可用，是首要前提。

隐私泄漏需防范，智能汽车每天产生高达数TB数据，涵盖用户位置、驾驶习惯等敏感信息。车云平台需建立一套安全系统，防止黑客攻击，并满足全球各地的隐私法规。

智驾升级是关键，L4等更高级别的车型训练对算力的需求呈指数级增长。阿里云数据显示，在自动驾驶集群模型训练中，AI云的花费也超过50%的比重，且需预留冗余算力支持创新试错，算力集群建设实乃重中之重。

汽车发展给云计算带来了不小的挑战，也带来了巨大的利益。对云厂商来说，汽车云市场就是一块热气腾腾的香饽饽。但这块代表利益的蛋糕将如何划分，各厂商又该如何抓住这波红利？

且看现在的云巨头市场格局。

BATH的云竞争

根据IDC数据，2024年上半年，中国汽车云市场规模达53.9亿。汽车市场的发展带给云厂商巨大的利益空间。

目前，汽车云市场的竞争格局已经形成。公有云基础设施市场向阿里云、华为云、腾讯云、百度智能云、AWS等寡头集中，合计份额达90.2%。在自动驾驶汽车云等细分市场，头部厂商正通过场景绑定形成护城河。

百度智能云是坚定的实用主义技术派，以自动驾驶云为核心抓手，提供从研发到量产的全流程支持。自开放业务以来，Apollo平台提供仿真测试、算法优化等端到端的解决方案，拿下比亚迪、宝马、奔驰、凯迪拉克等国内外头部车企。三月底，百度宣布，百度Apollo Go已与阿联酋的自动驾驶公司Autogo达成战略合作伙伴关系，将在阿布扎比部署最大的无人驾驶车队。

腾讯云则利用其社交生态优势聚焦“车云一体化”，打造一体化智驾体验。腾讯云联动微信、车载娱乐等丰富生态，提供TAI 4.0智能座舱解决方案。今年2月，腾讯云与无锡地铁深化合作，助推国内轨道交通智能化发展。可以看出，腾讯云主打生态，但在供应链和生产环节还需前进一步。

华为云和阿里云都主攻全链路，分别拿下汽车云私有云市场第一和公有云市场第一。

华为云凭借从芯片到云端的覆盖能力，用全栈技术绑定车企，已经与一汽、东风、广汽、比亚迪等多家车企开展合作，拿下私有云市场第一。华为云通过自研芯片、通信模块和云服务，提供从零部件供应到整车设计的全栈智能汽车解决方案，包括统一平台、Know-how、AI使能等数字化转型方案。

阿里云则高举高打、全点位饱和式攻击，提供从研发到销售的全链路解决方案，在公有云市场稳坐第一。其与小鹏汽车合作建立的“扶摇”算力规模达2.51 E FLOPS，是国内最大的自动驾驶智算中心，能够为车企提供高性能的算力支持。

要么上云，要么掉队。云厂商的激烈角逐和布局透露出一个信号：新四化大趋势下，汽车上云之路已不可逆。未来的汽车云市场机遇广阔，商业价值巨大，唯有与云共舞者，方能驶向智能出行的最终点。